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基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法

薛明 韦波 唐诗晴 李景文 姜建武

桂林理工大学学报2022,Vol.42Issue(4):918-925,8.
桂林理工大学学报2022,Vol.42Issue(4):918-925,8.DOI:10.3969/j.issn.1674-9057.2022.04.017

基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法

High-resolution remote sensing image classification based on residual SegNet model

薛明 1韦波 1唐诗晴 2李景文 1姜建武1

作者信息

  • 1. 桂林理工大学 广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林 541006||桂林理工大学 测绘地理信息学院,广西 桂林 541006
  • 2. 广西大学 公共管理学院,南宁 530004
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/语义分割/SegNet语义模型/残差学习/高分辨率遥感影像分类

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

薛明,韦波,唐诗晴,李景文,姜建武..基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法[J].桂林理工大学学报,2022,42(4):918-925,8.

基金项目

国家自然科学基金项目(41961063 ()

41461085) ()

广西八桂学者专项经费项目(2019-79) (2019-79)

广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(16-380-25-04) (16-380-25-04)

桂林理工大学学报

OA北大核心CSTPCD

1674-9057

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